Statistics 偏差値の計算からスケールの標準化を理解する 偏差値とは?偏差値でわかるのは、相対的な自分の位置です。$$偏差値=\frac{x-\bar{x}}{σ} \times 10 + 50$$偏差を計算するあるデータ値と平均値の差を偏差といいます。$$偏差=x-\bar{x}$$データから平... 2022.10.01 Statistics
Statistics 平均、分散、標準偏差の定義を理解する 平均$$\bar{x}= \frac{1}{N} \times \sum_{n=1}^{N}x_n$$分散分散とはデータのばらつき具合を表すための指標で、分散が大きいほど、平均から離れたデータが多いことを示します。$$σ^2=\frac{1... 2022.10.01 Statistics
Statistics 重回帰分析で評価関数の値を最小化する モデルを決める教師データとして、M次元の説明変数xと、対応する目的変数yが与えられたとき、$$\hat{y}=w_0x_0+\ldots+w_mx_m$$と近似できるパラメータ、$$w=$$を求めます。予測式の$w_0$は定数項(切片)で、... 2022.09.28 Statistics
Statistics ベクトルによる微分の公式を理解する ベクトルによる微分の定義ベクトルによる微分は、ベクトルのそれぞれの成分で微分します。$$a^T=\begin{bmatrix}a_1&\ldots&a_n\end{bmatrix} \quadx=\begin{bmatrix}x_1\\\v... 2022.09.27 Statistics
Statistics ベクトル積・転置・単位行列・逆行列の公式を理解する ベクトル積の公式横ベクトルと縦ベクトルの積はスカラーになります。$$\boldsymbol{x}^T \boldsymbol{y}=スカラー$$行列とベクトルの積は縦ベクトルになります。$$\boldsymbol{X} \boldsymbo... 2022.09.26 Statistics
Statistics 行列の演算ルールと条件を理解する 行列の足し算と引き算行列の足し算と引き算は、対応する成分を足し合わせます。$$\begin{bmatrix}1&2\\3&4\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}5&6\\7&8\end{bmatrix}=\begin{... 2022.09.26 Statistics
Statistics スカラー・ベクトル・行列の違いを解説する 線形代数の主な概念「スカラー・ベクトル・行列」線形代数を利用すると、複数の数値や変数をまとめて扱うことができ、数式を簡潔に表現できます。線形代数の主な概念として、スカラー・ベクトル・行列があります。スカラースカラーは、大きさのみで表され、方... 2022.09.25 Statistics
Statistics 評価関数の値を微分で最小化する 評価関数とは?モデルの予測式は$y=ax+b$で表すことができ、aとbをパラメータといいます。モデルが実際のデータの並びに近づく最適なパラメータを見つけ出すことを「最適化」といい、「評価関数」はモデルのパラメータが最適かどうかを評価する指標... 2022.09.20 Statistics
Statistics 微分を使って接線の傾きを求める 変化の割合(接線の傾き)を求める式$$変化の割合 = \frac{f(x)の増加量}{xの増加量}$$$$f'(x) = \frac{dy}{dx} = \lim_{h \to 0} \frac{f(x+h)-f(x)}{(x+h)-x}$... 2022.09.19 Statistics